期刊佳文 |长三角地区碳达峰碳中和情景预测研究

根据联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change IPC)第六次评估报告，过去20年全球地表温度比以往年份更高，气候变暖导致海平面上升，极端气候事件的发生。全球气候变暖成为人类发展面临的最大的非传统安全挑战。大气二氧化碳（CO₂）浓度的上升是气候变暖的主要驱动因素[1]。IPCC《全球升温1.5℃特别报告》指出，只有在21世纪中叶实现全球范围内的净零碳排放，才有可能将气候变暖控制在1.5℃以内。因此，全球100多个国家相继提出了“碳达峰”“碳中和”或者净零排放的气候治理目标[2-4]。2020年9月，中国郑重承诺2030年前实现碳达峰，努力争取2060年前实现碳中和[1]。要想实现碳中和，需实现碳排放和固碳的平衡。不仅要减少人为碳排放，也要增强不同生态系统的固碳能力，以在更大程度上中和人为碳排放，推进碳中和的实现进程。

目前国内外学者利用排放因子法[5]、生命周期评价法[6]、投入产出法[7]等方法对区域碳排放量进行了大量研究。研究表明，中国的碳排放量呈现出典型的空间密集型高排放格局，中国北部碳排放热点区域面积扩大了28.5%，而中国南部缩小18.7%[8]。中国县域人均碳排放呈现先急后缓的增长趋势，并在空间上呈现“北高南低”的空间格局[9]。在碳排放的预测研究方面，碳排放的预测模型主要有IPAT[10-12]、AIM[13]、MESSAGE[14，15]、GCAM[16]、WITCH[17]等。在中国，有学者针对中国地区建立了碳排放综合评估模型[18]、STIRPAT[19]等模型，预测中国碳排放量。IPAT模型提供了一种全面的理论框架来评估人类活动对自然环境的影响，被学者们广泛运用于区域碳排放预测中[20-22]。

目前，关于固碳计算方法较多样化，总体可分为样地调查法[23]、遥感估测法[24]和模型模拟法[25，26]3类。模型模拟法能估算长时间序列和大空间尺度固碳量，因此，被学者广泛使用。InVEST模型以土地利用数据为基础，对区域景观下特定时间段的生态系统的固碳量进行估算，被广泛应用于定量预估区域碳储量和生态系统服务功能评价[27-29]。通过InVEST模型，研究人员可精准、快速地估算研究区碳储量分布情况及空间动态变化。因此本文使用InVEST模型对2010-2060年长三角固碳量进行估算预测。

长三角是我国经济发展水平较高、人口较为密集的区域[30]。经济的快速发展使得区域内碳排放迅速增长。本研究结果显示，近10a来长三角的CO₂排放量增长了约36.76%。因此，对长三角各城市碳达峰以及碳中和进行科学的预测能够为碳达峰碳中和实现路径的制定提供数据支撑。目前，围绕长三角碳排放的研究主要集中在碳排放时空格局、驱动因素及趋势预测3个方面。有研究表明长三角各县市碳排放呈现出空间聚集性，碳排放空间分异性显著[31]。同时也有学者对长三角碳达峰时间进行预测，在基准情景下（基于长三角三省一市碳排放驱动因素历史数据的变化趋势和相关“十四五”规划），上海、浙江、安徽和江苏分别在2026、2027、2028和2031年实现碳达峰[32]。此外，在碳中和方面，也有学者指出，长三角碳中和潜力总体呈现出核心一边缘结构，与城市经济发展水平、行政层级呈现明显的空间一致性，并且存在明显的省域空间差异[33]。然而，结合固碳量模拟预测长三角区域及其地级市碳中和时间的研究相对较少。基于以上科学问题，本文研究的目标包括：（1）探究长三角碳排放时空演变特征，（2）预测不同情境下长三角碳达峰和碳中和时间。

长三角（图1）位于中国长江的下游，是长江人海之前形成的冲积平原。区域包括上海市、江苏省、浙江省、安徽省3省1市，共41个城市，面积为35.8万km²。长三角区域属于亚热带季风气候，年均温15°C-16°C，年降水量1000-1400mm。长三角是中国经济发展最活跃的区域之一。2022年，长三角地区生产总值290289亿元，以不到4%的国土面积，创造出中国近1/4的经济总量。常住人口达到2.37亿人，常住人口城镇化率超过60%。

代表性浓度路径（epresentative Concentration Pathway，RCP）是描述未来温室气体排放量以及大气成分浓度的情景，其包括RCP1.9、RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5五种。IPCC考虑到协同气候变化科学、影响和脆弱性与适应、气候变化减缓等闭环研究，推出了考虑社会经济发展状况的共享社会经济路径（ared Socioeconomic Pathways，SSPs）情景，并被用于IPCC第六次评估报告中。SSPs包括可持续发展路径SSP1，中间路径SSP2，区域竞争路径SSP3，不均衡路径SSP4，传统化石燃料为主的路径SSP5。

2015年第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6)启动，采用共享社会经济路径和典型浓度路径组合的新情景，新的情景中包含了SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP4-3.4、SSP2-4.5、SSP4-6.0、SSP3-7.0和SSP5-8.5等7种从低到高辐射强迫情景。本文采用了SSPs和RCP组合的新情景，包括基准情景SSP2-4.5（S1），可持续发展情景SSP1-1.9(S2）和经济高速发展情景SSP5-8.5(S3)。

IPAT模型由Ehrlich等[34]和Commoner[35]提出，以反映人口、经济和能耗对环境压力的影响。公式如下：

IPAT模型被广泛运用于研究碳排放与人口、经济和能耗等因素的关系中。研究表明，产业结构和技术水平因素对碳排放产生重要影响。本文引人劳动报酬率来表征产业结构和技术水平，对IPAT模型进行修正[12]：

对改进的IPAT模型中的人均GDP变化率α、人口变化率p、年节能率m和低碳能源年替代率d这四个因子分别设置基准情景（S1）、可持续发展情景（S2）和经济高速发展情景（S3）下的变化率。S1情境下，人均GDP变化率参考了各地区“十四五”（2021-2025年）规划和潘栋等[37]的研究；人口变化率结合研究区2010-2020年间人口年均变化率历史趋势进行设置；能源强度和低碳能源年替代率的设置参考朱宇恩等[38]的研究。而在S2和S3情景下，各因子变化率的设置则基于S1情景的设置值进行相应的调整。

本文利用InVEST模型的arbon storage模块对研究区固碳量进行定量评估。该模块主要依据地上固碳量（土壤上部凋落的植物）、地下固碳量（植物根系）、土壤有机碳和死亡有机物碳储量4个碳库的碳储量来计算区域固碳量。公式为：

本文利用样地调查数据，整理得到研究区不同土地覆盖类型的碳密度，结合2010-2020年的土地利用类型、年降雨量、海拔和坡度等数据计算固碳量。

本文利用区域固碳量与碳排放量之间的差值来描述区域碳中和程度。公式为：

当碳中和程度≥0时，表明该区域生态系统固碳量大于或等于区域碳排放量，该区域实现碳中和；反之，表明该区域生态系统固碳量小于区域碳排放量，该区域未实现碳中和[18]。

采用基于最小二乘法的线性回归分析，计算长三角碳排放以及固碳的年际变化趋势：

实际碳排放数据来源于中国碳核算数据库(Carbon Emission Accounts and Datasets，CEADs)提供的中国县级碳排放清单（https：//www.ceads.net.cn/）。该数据通过建立省级CO₂排放与夜间灯光数据之间的关系自上而下地估算县域碳排放量。本研究计算2010-2020年长三角各地级市实际碳排放总量，并与通过改进的IPAT模型计算得到的碳排放量作对比，从而确定模型的可行性。2010-2020年研究区CDP，常住人口，综合能源消耗，职工平均工资均来源于历年各地级市统计年鉴。部分地级市统计年鉴未提供综合能源消耗量，本文根据综合能源折标准煤参考系数计算得到这些地级市的综合能源消耗量。为消除物价影响，将GDP和职工平均工资均统一到2010年基准。2010、2015和2020年土地利用数据集、降水和DEM数据来源于中国科学院的资源环境科学与数据中心（http：//www.resdc.cn/Default.aspx）。夜间灯光数据来源于国家青藏高原科学数据中心（http：//data.tpdc.ac.cn）。长三角不同情境下的未来土地利用数据来源黎夏团队提供的模拟产品（http：//geosimulation.cn/download/GlobalSimulation/)。

对2010-2020年长三角能源消费总量和实际碳排放总量进行拟合得到综合能源碳排放系数，拟合方程为：y=2.8844x-138.2900(R²=0.9532），则2010-2020年综合能源碳排放系数为2.8844。对2010-2020年长三角职工平均工资取对数得到职工平均工资曲线，拟合方程为：y=0.0399x+3.107（R²=0.991）。以职工平均工资变动斜率表征科技变动率，其中劳动力报酬变动系数f为0.0399，则技术进步值为0.0363。社会科技从创新到推广一般需要近5年的时间，则每5年的技术进步值3.63%，技术因素的影响系数k为96.36%。

本文将改进的IPAT模型模拟结果与中国碳核算数据库公布的2010-2020年碳排放量对比发现，两者误差介于0.25%-7.40%之间，平均误差为3.27%（表1）。结果表明模型具有较高可信度，可以进行长三角碳排放情景预测。因此基于情景设置，通过改进的IPAT模型计算出长三角2021-2060年的能源消费碳排放量变化趋势。

本文通过中国碳核算数据库实际碳排放数据与夜间灯光数据建立回归方程，得到长三角2010-2020年碳排放的空间分布。图2（a)显示，长三角年碳排放总量11年平均值为2050.72百万t，单位面积碳排放为6317.30t·km^-2a^-l。碳排放在空间上呈现东高西低的分布格局，排放高值区域主要集中在长三角东部，包括上海市、苏州市、无锡市、常州市、南京市、杭州市以及宁波市。单位面积碳排放上海市最高（20683.07t·km^-2a^-l），其次是江苏省（9104.90t·km^-2a^-l）和浙江省（6213.21t·km^-2a^-l），安徽省最低（3531.00t·km^-2a^-l）。碳排放的空间分布特征总体上与长三角地区经济发展规模的空间格局一致。经济规模对碳排放变动具有增量效应，是推动碳排放增加的主要因素[31]。图2（b)显示了近11a研究区年碳排放量变化趋势。结果表明，长三角年碳排放量呈现出增长的趋势，由2010年的5444.28t·km^-2增长至2020年的6761.51t·km^-2，增长率为24.19%。碳排放增长率较慢区域（23<slope≤10084）占比为7.79%，主要集中在上海及其周边地区，包括上海、苏州、无锡东部、常州东部、南京中部、杭州东部、宁波北部和合肥中部地区。

图3显示了长三角2010-2020年固碳量。图3（a）显示，长三角年固碳总量11年平均值为197.12百万t，单位面积固碳量为607.23t·km^-2a^-l。固碳量在空间上呈现出南高北低的分布格局。固碳低值区域（<250t·km^-2a^-l）占研究区面积的7.84%，主要集中在水域以及各城市接壤处，包括苏州市、合肥市、宿迁市、淮安市和扬州市。固碳高值区域（>700t·km^-2a^-l）占研究区面积的6.91%，主要集中在长三角的西南部，包括六安南部、安庆西北部、池州、宣城南部、黄山、杭州西部、衢州、金华、绍兴南部、温州、丽水、台州、宁波南部和滁州中间地区。从省级行政区划来看，单位面积固碳量浙江省（710.63t·km^-2a^-l）>安徽省(618.85t·km^-2a^-l)>江苏省(499.89t·km^-2a^-l)>上海市（450.40t·km^-2a^-l）。图3（b）显示了研究区近15a固碳的变化趋势。结果显示，长三角大部分区域固碳没有明显的变化。固碳上升区域占研究区总面积的19.89%，主要分布在金华东部、绍兴中北部、宁波北部、台州南部、上海东北部、扬州、南京、淮安、宿迁、盐城西北部、连云港、徐州、宿州南部、蚌埠、亳州、阜阳、六安、淮南、滁州西部、安庆东南部。下降区域占研究区总面积的15.15%，主要分布在徐州中部、盐城东部、连云港东部、南通西部、上海南部、嘉兴西部、衢州中南部、黄山西部、池州西北部、宣城、铜陵、芜湖、安庆中部及西北部、六安中部、宿州中部。

城市碳排放是影响城市碳中和程度平衡的关键因素，区域碳中和程度动态监测与评估是推动城市群低碳发展和碳达峰的关键基础问题[39]。2010-2020年，长三角碳中和程度空间分布差异明显（图4），总体呈现南部高，北部次之，东部低的特征。2010、2015和2020年长三角碳中和程度值分别为：－1568.09、－1988.21和-1996.14百万t。这表明，近11a来，长三角碳排放量增加明显高于固碳量的增加，但2015-2020年，碳排放量与固碳量之间的差距逐步放缓。长三角碳中和程度为正值的区域主要分布在西部和南部区域，这些区域固碳量大于碳排放量，已经实现碳中和。然而，2010-2015年，长三角碳中和程度为正值的区域面积下降明显，由原来的46.05%下降至15.97%。2015-2020年，碳中和程度为正值的区域面积转为上升趋势，2020年占到长三角面积的31.99%。

图4同时显示，单位面积碳中和程度均值安徽省最高（-2913.06t·km^-2a^-l），其次是浙江省（-5442.43t·km^-2a^-l）和江苏省（-8660.15t·km^-2a^-l），上海市最低（-20407.81t·km^-2a^-l）。这意味着上海市距碳中和相差最大，2020年上海市碳排放量超过固碳量达到122.30百万t。上海市其周边城市如南通、苏州、无锡、嘉兴碳中和程度也显著较低。黄山市碳中和程度最高，近10a来黄山市碳中和程度均值为-710.91t·km^-2a^-l。从各地级市整体来看，尚未有城市实现碳中和。但有些地级市的部分区域已经达到碳中和，碳中和程度大于350t·km²a的地级市主要在安徽和浙江，包括六安南部、安庆西北部、池州东南部、宣城南部、黄山、衢州北部及东南部、杭州西部、丽水南部。

在基准情景（S1）下，长三角将于2030年达到碳达峰。其碳排放总量将由2020年的2249百万t（实际碳排放量）增长到2030年的3265百万t，增长率约为45.18%。此后碳排放量将逐渐下降，到2060年，长三角碳排放量下降至626.43百万t。2030年，上海市、江苏省和安徽省均实现碳达峰目标，碳排放量分别为468.02、1226.30和791.95百万t。然而，浙江省在2040年才能达到碳达峰，碳排放量为806.87百万t。江苏省、安徽省各地级市同样在2030年实现碳达峰，浙江省各地级市在2040年实现碳达峰。

在可持续发展情景（S2）下，长三角碳排放总量于2030年达峰，峰值碳排放总量为2763百万t，较2020年实际碳排放量上升22.85%。此后碳排放呈现快速下降的趋势，到2060年，长三角碳排放量下降至312.08百万t。从各地区来看，所有城市都在2030年时达到碳达峰，上海市、江苏省、浙江省和安徽省碳排放量分别为405.59、1063.69、640.78和653.90百万t。该情景下长三角的节能减排工作取得明显成效，能够按期实现国家碳达峰目标。但对于经济发展模式、社会生产方式、能源消费模式的改变和能源科技创新的要求均较高。

在经济高速发展情景（S3）下，2030年研究区碳排放总量约为3853百万t，随后仍保持较快的速度持续增长，到2040年实现碳达峰，峰值约为4203百万t，较2020年实际碳排放增长近一倍，增长率为86.88%。2040年后碳排放开始缓慢减少，到2060年，长三角碳排放量下降至1261.99百万t。在该情景下，研究区仍将面临着巨大的生态环境压力。从各地区来看，所有地级市在2040年达到碳达峰，上海市、江苏省、浙江省和安徽省碳排放量分别为545.28、1429.05、1191.26和1037.76百万t。

结果表明，经济增长仍然是影响长三角碳排放总量的重要因素。但单纯地改变经济发展模式还远远不够。长三角地区能源消费以煤炭为主，尤其对于江苏省和安徽省，煤炭消费量占地区能源消费总量的50%以上。要想促进碳达峰目标尽早实现，必须尽快出台能源规划，并加大能源政策的实施力度，降低能源强度，推广清洁可再生能源利用。

碳中和指特定时期内全球人类活动导致的二氧化碳排放量与人为二氧化碳消除量相等。碳中和是一个净值的概念，并不等同于零排放[40]。在基准情景（S1）下，2060年长三角地区尚未实现碳中和，碳排放量仍然比固碳量高出397.27百万t。从省级行政区划来看，三省一市都未实现碳中和。但在地级市层面，在2060年前能够实现碳中和的地级市有10个（表2）。其中，江苏盐城能够在2060年前实现碳中和，浙江丽水也能实现碳中和，安徽省共有8个城市，包括安庆、黄山、阜阳、滁州、六安、宣城、池州和亳州。

在可持续发展情景（S2）下，2060年长三角地区无法实现碳中和，碳排放量比固碳量高83.06百万t。从省级行政区划来看，只有安徽省可以在2060年实现碳中和。在地级市层面，能够在2060年前实现碳中和的城市共有21个。其中，江苏省包括徐州、南通、连云港、淮安、盐城和宿迁6个城市，浙江省包括杭州、温州、金华、衢州和丽水5个城市，安徽省包括蚌埠、安庆、黄山、阜阳、宿州、滁州、六安、宣城、池州和毫州共10个城市。

在经济高速发展情景（S3）下，长三角地区在2060年不能实现碳中和，碳排放量比固碳量高出1033.88百万t，且三省一市都未实现碳中和。在地级市层面，只有2个城市可以实现碳中和目标，即浙江丽水和安徽黄山。

结果表明，长三角地区要想在2060年实现碳中和目标，必须从降低碳排放和提高固碳这两个角度着手。提高固碳的方法目前可分为生态手段和技术手段。生态手段，指通过植树造林和土壤固碳等方式，吸收二氧化碳[41]。技术手段，主要是通过现代科技实现二氧化碳捕集、封存与利用（Carbon Capture、Utilization and Storage，CCUs）[42]。

全球气候治理背景下，要想实现碳达峰、碳中和目标，本文认为长三角地区首先应当促进能源结构升级，加强低碳技术创新，以此实现碳减排。长三角地区碳排放强度分布不均衡，空间集中度逐年降低，北方形成高浓度[43]。因此，制定碳减排政策应考虑在长三角北部高浓度城市实施跨城市联合低碳措施，提高人口资源共享利用率，共同推动能源结构升级和绿色生产，构建城际碳减排协调机制，形成碳联控局面。长三角的人口规模、经济发展水平、能源结构对碳排放均有显著影响。能源结构的调整优化是降低碳排放强度的关键，实现高污染能源的逐步替代，积极探索零排放、低消耗能源结构，从而实现碳控制和减排的目标。

其次，长三角地区应适当增加碳汇，以实现碳中和。根据长三角地区过去10a的固碳变化结果，过去10a固碳量呈上升趋势，主要是由于耕地面积上升以及建设用地的下降（表3）。为实现碳中和目标，未来长三角地区在土地利用结构优化方面，可统筹考虑耕地保护和生态保护，控制建设用地扩张，在开发土地时注重对生态环境的影响和保护，最大限度地避免土地开发带来的负外部性影响，同时应加强耕地保护。

最后，长三角地区应实行节能减排战略。通过促进区域合作实现减排互补，从而更有效地降低碳排放强度。引导低碳产业合理布局，推进土地利用在数量结构和空间布局两方面实现优化。合理提升人口集聚，促进节能减排效率提升。

本文基于改进的IPAT模型、InVEST模型在像元尺度分析了2010-2020年长三角碳排放、固碳以及碳中和程度的时空演变特征。同时使用这两个模型对长三角2021-2060年碳排放、固碳以及碳达峰碳中和时间进行预测。结果表明：

（1）2010-2020年，长三角碳排放空间变化总体都呈现出增长的趋势，以上海为核心，碳排放增长趋势向外逐渐递减。而固碳整体呈现出南高北低的空间分布格局，近11a长三角大部分区域固碳没有明显的变化趋势。

（2）长三角碳中和程度时空分布差异明显，总体呈现南部高，北部次之，东部低的特征，碳中和区域呈现先下降后上升的变化趋势。

（3）在基准情景下，上海市、江苏省和安徽省都在2030年达到碳达峰，只有浙江省在2040年达到碳达峰。在可持续发展情景下，长三角及其内所有城市都在2030年达到碳达峰。在经济高速发展情景下，长三角及其内所有地级市在2040年达到碳达峰。

（4）2060年长三角不能实现碳中和目标。在基准情景下，2060年前长三角有8个城市可以实现碳中和。在可持续发展情景下，有21个城市可以实现碳中和。在经济高速发展情景下，共有2个城市可以实现碳中和。